세계는 
조건의
그림자다.


조건이
존재다

조건이
주기율표를
만들었다

공간의  조건이 
존재를 형성한다.

수량화가
베이지안  이론이다


비율을
확률로 변환한다.


조건부 확률

원인을
아는것이학문이다


사전 모델이
기억이다.

원인을 많이 알고있어야
기억이다


안정된 기억
에너지가
낮은것이 기억이디ㅣ.

확률
미분해서 
제로점이다.














생존하기 위해서
몸부림치는  것이
베이지안 이론이다.



적당히  잘 해야한다.

애매하고  정답이 없는 
문제를  잘 풀어야한다.

단순한것이 악이다.

다층ㆍ복합적이다
적당히 잘  하자



요점만 적어라.

탈락층을
설정한다.

솎아처라
가지치기 하라.








최적의 분류함수가
인공지능이다.
오버피티문제는 
일반화가  안된다.

대충 잘해라~

적당하게 잘해라

우주의 본질이다.
숲을 봐야한댜.

엄밀함이다.

좀 더 잘 할수 있는 여백이다.

.

다음에 접근할 힘이다.


기억을 지워버린다.
인위적으로 버린다
다시  애매하게 한다
특징을  찾으려고 노력한다.





공부를 스탑하고 인출해 봐야한다.

애매함 속에서 범용도를 높일수 있다.

우주론의 특수한 정보를
뇌과학에 백본 구조로 옮길수 있다.

범용은 
지식쌓은후 한다.



베이지안은 
인간적 최적화를 느낄수 있다.







이유가 불분충분하면
50  대 50  이 원칙이다

사건이 일어나야
세계가 줄어든다.



인간의
마음을 읽는다.

베이지안 유추를
바탕으로 성립된다.
내마음 나도
모른걸  수량화했다.
AI본질이다.

조건을 가하면
50프로씩 줄어든다.
세계의 반이 
날라간다.

선택이
세계를 명확하게 한다.

조건지어진
세계가
베이지안 세계다.




조건화된 것이   
세계가 출현한다.
곡면으로 조건 지어진
동물이  우리다.


피부가 나를 만든다.

인공지능의  뿌리는 분류다.

분류곡선
ㆍ직선이 딥런닝이다.

분류하면
개념  출현

분류가  곧  존재다.








H의(hidden) 확률은 
Visual의 원인이다.

Visual은
내 감각이  지각하다.


조건부 확률

결과에서 원인을 유추하는 것은 어렵다

원인에서 결과를 유추 하는 선형 유추는 쉽다.


4가지


1.DL deep learning
2.Conditional probability
3.Pattern recognition
4.Energy








생성은 싸우면서 닮아간다.





에너지 ㅡ확률을  결합
볼츠만 팩터다
확률을 에너지로 바꾸었다.

뇌와
확률 연결


.
변하지  않는 
것이  기억이다.
,





죽으면 의식이 풀어지고
두 고정점이 사라진다
Nothing!

일어날수 있는 모든 세계

근원으로 돌아가는것이다.





예측오류를 최소화
ㅡ깁스 프리에너지다

안정점 ㅡ기억 ㅡ 세계모델 ㅡ 사후 확률 ㅡ사전확률의 
로테이션이다.

변화를 통해서
일정한 형태를 유지 



탈락층이  더 노력한다.

애매한 상태를 통과해야 한다


결정적 지식은 
초과학습해야한다.

구멍을
불러내기를 통해서
메꾸어야한다.
공부를 멈추어야한다.
CNN의핵심이다.
CNN-Convolutional Neural Networks

일단 공부해야한다.
묻지마 기억해야한다.
솎아칠
열매를 가꾸어야한다
그  후에  솎아야한다.


조건부 확률 ㅡ패턴 인식ㅡ
GANㅡ생성적 대항  알고리즘
자율주행에 응용된다.






*CNN-Convolutional Neural Networks

*RNN-Recurrent Neural Network)

*GAN -Generative Adversarial Network)







세계적인 화가로서 추상화법의 개척자인 파블로 피카소가 39세 때 어

느 날 파리의 한 카페에서 차를 마시고 있었다. 한 귀부인이 그에게

다가와 정중하게 자신을 그려달라는 부탁을 했다.

 

즉 자신을 모델로 즉석에서 스케치 그림을 그려주면 충분한 보수를

주겠다는 제의다. 피카소는 선뜻 승낙 하고 그녀의 초상화를 연필 스

케치로 그리기 시작했다. 불과 몇 분만에 그는 스케치를 완성하고 건

네주면서 사례비 50만프랑(약 2000만원)을 요구했다. 50만 프랑이라

는 말에 그 귀부인은 화들짝 놀라면서 항의했다. “아니, 피카소 선

생 사례비가 너무 비싼 것 아닌가요. 선생께서 이 그림을 그리시는

데는 불과 3분 밖에 걸리지 않았습니다. 그런데 50만프랑이라뇨. 그

럼 도대체 분당 인건비가 얼마라는 말씀입니까? 도저히 이해가 되지

않습니다.” 귀부인의 항의에 피카소는 근엄한 얼굴로 한마디를 던졌

다. “부인, 잘못 아셨습니다. 이 그림을 그리는 데는 3분이 아니라

39년이 소요됐습니다.”

‘피카소의 법칙’
즉 인적자원의 가치를 단순한 노무비가
아닌 인적자본(Human Capital)으로 바라보는 시각.

https://www.mk.co.kr/news/home/view/2002/10/317820/







우리의 현재는
무수한 과거의 총집합이다

피카소 
3분 그렸지만,
39년이다.

이 순간을
보면
과거가 다 있다,












조건확률이
관측 데이터다.

몬테 카를로는
평균값이고,

마코프 체인은
바로 이전 추측이다.



깁스의 자유 에너지  ㅡMCMC
프리스턴 자유에너지 ㅡ유유상종 

갭 제로가 
물고기는
물에 사는 이유다

기억이다
세계 모델이다.
예측 ㆍ생존한다











MCMC(Markov Chain Monte Carlo)

Metropolis-Hastings,

깁스 샘플링(Gibbs Sampling)



ReLU(Rectified Linear Unit)

2006년 토론토 대학의
제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수는
심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN)이라는
딥러닝에 매우 효과적인 알고리즘에 관한 논문을 발표합니다.

ReLU(Rectified Linear Unit)라는
함수가 새롭게 고안되었다

학습이 학습 데이터에 치우치는
과적합(overfitting) 문제를 해결하였다.


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유기체는
있을 것이라는
상태에
자연스럽게 놓인다.


일어날일은 일어난다.


생명은

모델을 가지고 있거나,

그 자체이다.



베이지안은
근원으로
돌아가는 것이다.



조건이
존재다.

애매함을 통과해라

대충 잘해라